前言
InnoDB简介
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/d8db7063-cd1e-4b8f-8825-8f0754a8a3bd.png)
InnoDB行格式
-- 创建数据表时,显示指定行格式
CREATE TABLE 表名 (列的信息) ROW_FORMAT=行格式名称;
-- 创建数据表时,修改行格式
ALTER TABLE 表名 ROW_FORMAT=行格式名称;
-- 查看数据表的行格式
show table status like '<数据表名>';
compact格式
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/f626fd22-06e7-4f1d-976f-ad8a19065b59.png)
-
变长字段长度列表中只存储值为 非NULL 的列内容占用的长度,值为 NULL 的列的长度是不储存的 。
-
并不是所有记录都有这个 变长字段长度列表 部分,比方说表中所有的列都不是变长的数据类型的话,这一部分就不需要有
-
首先统计表中允许存储NULL的列有哪些。
-
根据列的实际值,用0或者1填充NULL值列表,1代表该列的值为空,0代表该列的值不为空。
-
如果表中没有允许存储 NULL 的列,则 NULL值列表 也不存在了。
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
redundant 格式
dynamic 格式
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/1cf42562-4853-4153-86a3-5cabfcfb19d4.png)
compressed 格式
InnoDB数据页结构
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/b5f5d366-4200-4628-a616-cfa312e928d9.png)
先创建一个表:
CREATE TABLE test(
a1 INT,
a2 INT,
a3 VARCHAR(100),
PRIMARY KEY (a1)
) CHARSET=ascii ROW_FORMAT=Compact;
test表中插入几条记录:
INSERT INTO test VALUES(1, 10, 'aaa');
INSERT INTO test VALUES(2, 20, 'bbb');
INSERT INTO test VALUES(3, 30, 'ccc');
INSERT INTO test VALUES(4, 40, 'ddd');
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/8e66c231-6389-435c-8d13-7127a705ae9a.png)
-
delete_mask这个属性标记着当前记录是否被删除。这些被删除的记录之所以不立即从磁盘上移除,是因为移除它们之后把其他的记录在磁盘上重新排列需要性能消耗,所以只是打一个删除标记而已。所有被删除掉的记录都会组成一个所谓的垃圾链表,在这个链表中的记录占用的空间称之为所谓的可重用空间,之后如果有新记录插入到表中的话,可能把这些被删除的记录占用的存储空间覆盖掉。
-
min_rec_maskB+树的每层非叶子节点中的最小记录都会添加该标记,min_rec_mask值都是0,意味着它们都不是B+树的非叶子节点中的最小记录。
-
n_owned在页目录分组时使用,每个组的最后一条记录(也就是组内最大的那条记录)的头信息中的n_owned属性表示该记录拥有多少条记录,也就是该组内共有几条记录。
-
heap_no这个属性表示当前记录在本页中的位置,从图中可以看出来,我们插入的4条记录在本页中的位置分别是:2、3、4、5。heap_no值为0和1的记录,称为伪记录或者虚拟记录。这两个伪记录一个代表最小记录,一个代表最大记录。
-
record_type这个属性表示当前记录的类型,一共有4种类型的记录,0表示普通记录,1表示B+树非叶节点记录,2表示最小记录,3表示最大记录。
-
next_record它表示从当前记录的真实数据到下一条记录的真实数据的地址偏移量。比方说第一条记录的next_record值为32,意味着从第一条记录的真实数据的地址处向后找32个字节便是下一条记录的真实数据。下一条记录指得并不是按照我们插入顺序的下一条记录,而是按照主键值由小到大的顺序的下一条记录。而且规定Infimum记录(也就是最小记录) 的下一条记录就是本页中主键值最小的用户记录,而本页中主键值最大的用户记录的下一条记录就是 Supremum记录(也就是最大记录)。
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/413a6b2a-e1a6-4285-8890-040fd274fa25.png)
Page Directory(页目录)
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/310797d7-43da-49ef-ab87-8002818cc74a.png)
-
初始情况下一个数据页里只有最小记录和最大记录两条记录,它们分属于两个分组。
-
之后每插入一条记录,都会从页目录中找到主键值比本记录的主键值大并且差值最小的槽,然后把该槽对应的记录的n_owned值加1,表示本组内又添加了一条记录,直到该组中的记录数等于8个。
-
在一个组中的记录数等于8个后再插入一条记录时,会将组中的记录拆分成两个组,一个组中4条记录,另一个5条记录。这个过程会在页目录中新增一个槽来记录这个新增分组中最大的那条记录的偏移量。
INSERT INTO test VALUES(5, 50, 'eee');
INSERT INTO test VALUES(6, 60, 'fff');
INSERT INTO test VALUES(7, 70, 'ggg');
INSERT INTO test VALUES(8, 80, 'hhh');
INSERT INTO test VALUES(9, 90, 'iii');
INSERT INTO test VALUES(10, 100, 'jjj');
INSERT INTO test VALUES(11, 110, 'kkk');
INSERT INTO test VALUES(12, 120, 'lll');
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/9e27997b-f277-4fab-911a-3447401cfe78.png)
这里为了便于理解,图中只保留了用户记录头信息中的n_owned和next_record属性。
因为各个槽代表的记录的主键值都是从小到大排序的,所以我们可以使用二分法来进行快速查找。
所以在一个数据页中查找指定主键值的记录的过程分为两步:
2.通过记录的next_record属性遍历该槽所在的组中的各个记录。
比方说我们查找主键值为x的记录,计算中间槽的位置(min+max)/2 =mid,查看mid槽对应的主键值y,若x<y,则min不变,max=mid,若x>y,则max不变,min=mid。依此类推。
举例:我们想找主键值为6的记录,过程是这样的计算中间槽的位置:(0+3)/2=1,所以查看槽1对应记录的主键值为4,因为4 < 6,所以设置low=1,high保持不变。因为high - low的值为1,所以确定主键值为6的记录在槽2对应的组中。我们可以很轻易的拿到槽1对应的记录(主键值为4),该条记录的下一条记录就是槽2中主键值最小的记录,该记录的主键值为5。所以我们可以从这条主键值为5的记录出发,遍历槽2中的各条记录找到主键为6 的数据。
注意:若查到数据在槽2的分组中,由于槽2是指向最后一个记录,所以需要向上找一个槽位,定位到上一个槽位最后一行,然后再向下找。
File Header(文件头部)
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/3bda5343-aef5-4a2c-82b1-e26348998a6f.png)
B+树索引
-
以主键为搜索条件这个查找过程我们已经很熟悉了,可以在页目录中使用二分法快速定位到对应的槽,然后再遍历该槽对应分组中的记录即可快速找到指定的记录。
-
以其他列作为搜索条件对非主键列的查找的过程可就不这么幸运了,因为在数据页中并没有对非主键列建立所谓的页目录,所以我们无法通过二分法快速定位相应的槽。这种情况下只能从最小记录开始依次遍历单链表中的每条记录,然后对比每条记录是不是符合搜索条件。
1:定位到记录所在的页。
索引
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/c758f758-67d1-45e4-8f55-a13b4b244540.jpg)
test表中插入几条记录:
INSERT INTO test VALUES(1, 10, 'aa');
INSERT INTO test VALUES(2, 20, 'bb');
INSERT INTO test VALUES(4, 40, 'dd');
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/1c6b0853-529c-485d-92f7-1d58a2e4550b.png)
INSERT INTO test VALUES(3, 30, 'cc');
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/9b3cb376-009c-4a6b-9647-56c1e56fa46d.png)
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/2b9a7b11-cc80-4362-bd3b-8d7336fd9892.png)
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/6f309d0a-cc90-4300-b2a2-ca670603c454.png)
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/1ff1e068-b2fe-447d-b63d-beb30edfad70.png)
1:先从目录项中根据二分法快速确定出主键值为5的记录在目录2中(因为 4 < 5 < 7),它对应的数据页是页23。
InnoDB中的索引方案
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/b2faef9e-0fb8-4abc-9170-f02b255b1449.png)
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/1485d29a-8806-4d9a-8752-10d047413bef.png)
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/75b904e8-24cc-48f1-b21e-8feb8a1ae4cd.png)
聚簇索引
1:使用记录主键值的大小进行记录和页的排序
二级索引
![图片](http://dev-img.mos.moduyun.com/20231008/a0635387-fbb3-4338-bbb3-7303d32781c3.png)
-
使用记录a2列的大小进行记录和页的排序
-
页内的记录是按照a2列的大小顺序排成一个单向链表。
-
各个存放用户记录的页也是根据页中记录的a2列大小顺序排成一个双向链表。
-
存放目录项记录的页分为不同的层次,在同一层次中的页也是根据页中目录项记录的a2列大小顺序排成一个双向链表。
-
B+树的叶子节点存储的并不是完整的用户记录,而只是a2列+主键这两个列的值。
-
目录项记录中不再是主键+页号的搭配,而变成了a2列+页号的搭配。
索引的代价
1:空间上的代价每建立一个索引都要为它建立一棵B+树,每一棵B+树的每一个节点都是一个数据页,一个页默认会占用16KB的存储空间。
总结